AIによる商品イメージの作成や、コーディネート。
AIはクリエイティブを生み出せるのか - Appier CEOが語るAI論
https://news.mynavi.jp/article/20180417-617103/
bor
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なにやらここ数日で盛り上がっている話題。
日曜夜のおちゅぴちライブか堀さんの番組で解説をお願いしたい案件です。
/ 広告業界と漫画村やAnitubeは完全にグル - アンテナ開発者ブログ http://kan3.hateblo.jp/entry/2018/04/14/155812
ニューラルネットの設計の自動化の次はここの省力化が重要になりそう。
富士通研、少ないデータで学習可能な深層学習による物体検出技術
https://news.mynavi.jp/article/20180416-617200/
"正解データ付き画像を増やすために、大量の画像に対してニューラルネットワークを用いて物体位置を推定させることで正解データを補う方法が考えられるが、従来技術では少量の正解データで学習したニューラルネットワークに実際の物体位置と、正確に一致する場所を推定させることが困難であるため、不正確な推定によるデータが学習に加わることで、精度が劣化していくという"
"間違った推定位置から復元された画像は、元画像と一致しないため2つの画像を比較することで、推定位置の正しさを検証でき、推定と復元を大量の画像に対して繰り返し行い、正解データを増やしつつ徐々に正確な推定位置が出力される状態に近づけることで、精度を上げることを可能に"
糖尿病性網膜症の診断にAI機器 米当局が承認
http://www.afpbb.com/articles/-/3170917
"医師がIDx-DRがインストールされたクラウドサーバーに、患者の網膜のデジタル画像をアップロードすると、分析結果が送られてくる"
"眼球の画像から87％の確率で軽度以上の網膜症を正しく診断できることが証明された。また90％の確率で正確に「軽度未満」の症状を認識"
AIの実用化。そろそろゲームよりも（研究目的なのは分かるのだけど）こういうリアルを変えるものを。
Google、人工知能に機械学習モデルの設計を生成させる「AutoML」で設計した大規模な画像分類と物体検出に適応するアーキテクチャ「NASNet」を論文発表。人間が設計してきたモデルより高精度
http://shiropen.com/2017/11/03/29235
とうとうニューラルネットワークでニューラルネットワークを設計する時代
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先週末に開成町あじさい祭りに行ってきた。Googleマップの写真では大したことなさそうに見えたけど、富士山も見えたし、農水路の水で玉ボケ作るのが楽チンだし、あじさい撮るには近場の範囲では最高のロケーション。
撮って出しでも良かったんだけど、エアリーとかいう写真ってこんな感じ？と試行錯誤してみる。 https://photodn.net/media/NlHOMqZ0mJmxI20Bm0k https://photodn.net/media/4Utp5AwcbRdgVdZLYhU https://photodn.net/media/XED9qYGfUhgVuj2ArwQ https://photodn.net/media/t_jmMWd9CFF1bfuruwg
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この筐体で冷やせるのか
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www.youtube.com/watch?v=hntVmN2aK8k
ここそこそこ早い
グルドン初WWDCですからね
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『起きたら首痛くなってるやつ』 #猫カフェ #福島においでよ https://photodn.net/media/XM1zvbIKmlHT3MNpYbw
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